| TDDC17 |
Artificiell intelligens, 4 p
/
6 hp
/Artificial Intelligence / |
||
OBS! |
Får inte ingå i examen samtidigt som TDDC65 |
||
Prel. schemalagd
tid: 52 |
|||
|
Utbildningsområde: Teknik Ämnesgrupp: Datalogi, Datateknik Nivå (A-D):C Huvudområde: Datateknik, Datavetenskap Nivå (G1,G2,A): G2 |
|||
| Datavetenskap Datavetenskap, datalogi |
|||
|
Mål:
Kursen ger en bred översikt över området artificiell intelligens och presenterar grundläggande metoder för konstruktion av system som kan lösa problem, föra förnuftiga och rationella resonemang och kommunicera i naturligt språk. Kursens mål är att introducera begrepp och tillämpningar inom artificiell intelligens (AI). Kursen fokuserar på att utveckla intelligenta agenter som själva kan fatta beslut och agera. Detta kräver tekniker för problemlösning, kunskapsrepresentation och slutsatsdragning, lärande, kommunikation, perception och agerande. Efter kursen kommer studenten att kunna:
|
|||
| Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) Programmering (framför allt i funktionella språk), kunskaper om datastrukturer och algoritmer, logik och diskret matematik OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande. |
|||
| Påbyggnadskurser AI-programmering, AI-kunskapsrepresentation |
|||
| Organisation: Föreläsningarna ägnas åt teorigenomgång. Implementation av några av de presenterade teorierna utförs i Common Lisp på laborationerna. |
|||
| Kursinnehåll: Översikt över artificiell intelligens (AI) och dess tillämpningar. Logik som medel för representation av kunskap. Resonemang med ofullständig kunskap: ickemonotont och probabilistiskt resonemang. Strukturerade representationer. Sökning som problem-lösningsmetod. Handlingsplanering för robotar. AI-metoder för naturligt språk behandling. Induktion och inlärning. Orientering om alternativa arkitekturer för AI-system. |
|||
| Kurslitteratur: Russell, S. & Norvig, P. (2002) Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall. ISBN 0137903952 (inb) 0130803022 (hft). Laborationskompendium från Institutionen för datavetenskap. Referenslitteratur: Shapiro, C. (1992) Encyclopedia of Artificial Intelligence, Vol. 1-2, Wiley Interscience. |
|||
| Examination: | |||
| TEN1 LAB1 |
En skriftlig tentamen (U,3,4,5) En laborationskurs (U,G) |
3 hp 3 hp |
|
Undervisningsspråk är Engelska.
Institution: IDA.
Studierektor: Peter Dalenius
Examinator: Patrick Doherty
Länk till kurshemsida på kursgivande institution
Ansvarig programnämnd: Data&Medie
Engelsk kursplan
Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.
Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ingår i kursen skall därför genomföras med kursplanen som utgångspunkt.
Om inget annat anges ovan gäller betygsskala enligt avsnitt a8.5 i de gemensamma bestämmelserna.
Kursplanen gäller för 2008 enligt beslut av ansvarig programnämnd/fakultetstyrelse.
 |
||||||
| ||||||